안녕하세요. 한국 시간으로 5월 24일 수요일 오늘 새벽 12시 30분부터 시작된 Microsoft Build 2023에서 공개된 엄청난 수의 새로운 정보들을 집대성한 Book of News가 공개되었는데요, 전체 내용을 번역한 아티클을 커뮤니티 분들을 위하여 공유해드립니다.
빠른 정보 전달을 위해, DeepL을 사용해서 번역했으며, 다소 매끄럽지 않은 부분이 있을 수 있음을 말씀드립니다. 
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Microsoft 빌드 2023 뉴스 북: 2023년 5월 23일 - 25일
서문
프랭크 X. 쇼의 서문
개발자를 위한 연례 플래그십 이벤트인 Microsoft Build에 오신 모든 분들을 환영합니다.
뉴스 북의 목표는 Microsoft에서 발표하는 모든 발표에 대한 로드맵과 필요한 모든 세부 정보를 제공하는 것입니다. 최신 뉴스를 최대한 쉽게 탐색하고 가장 관심 있는 주제에 대한 중요한 세부 정보를 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
Microsoft Build는 개발자를 위해 설계된 이벤트로, 개발자가 현재와 미래를 내다보며 사용할 수 있는 도구와 서비스를 선보입니다. 기술 분야에서 AI가 화두가 되고 있는 지금, 올해 행사에서 AI가 중요한 역할을 하는 것은 당연한 일입니다.
모든 개발자가 모든 프로그래밍 언어를 사용하고, 모든 운영 체제에서 코드를 작성하고, 어디에서나 애플리케이션을 배포할 수 있도록 지원한다는 목표에 대해 이야기합니다. 개발자에게 더 많은 선택권이 주어지는 새로운 AI 시대에 개발자의 생산성을 높이고, 개발자의 삶을 더 쉽게 만들어주는 도구와 플랫폼을 제공하고, 미래의 인텔리전트 앱을 만드는 데 현재 사용할 수 있는 서비스를 제공하는 등 AI의 발전을 민주화하는 데 계속 집중하고 있습니다.
올해 Microsoft 빌드에서는 개발자 커뮤니티에 대한 헌신과 AI의 잠재력을 모두 반영하는 환상적인 뉴스와 흥미로운 발표가 준비되어 있습니다. 여러분과 함께할 수 있기를 바랍니다.
계속해서 피드백을 보내주세요! 여러분에게 필요한 정보와 맥락을 제공하고자 합니다. 다음번에는 어떻게 하면 더 나은 경험을 제공할 수 있을까요?
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뉴스북이란 무엇인가요?
Microsoft 빌드 뉴스 북은 Microsoft 빌드에서 발표하는 주요 뉴스 항목에 대한 가이드입니다. 대화형 목차를 통해 관심 있는 항목을 선택할 수 있으며, 번역 기능을 통해 전 세계에서 뉴스 북에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. (목차 아래의 번역 버튼을 클릭하면 번역을 활성화할 수 있습니다.)
몇 가지 뉴스 항목과 관련된 이미지 폴더를 모았습니다. 여기에서 이미지를 살펴보세요. 뉴스 항목과 관련된 기조연설 및 세션을 시청하려면 뉴스 아래에 예정된 세션과 주문형 비디오에 빠르게 액세스할 수 있는 링크가 있습니다. AI 관련 뉴스를 검색하려면 태그 기능을 사용하여 모든 AI 관련 뉴스 항목을 쉽게 정렬하고 훑어볼 수 있습니다.
뉴스 북이 필요한 모든 정보와 경영진의 통찰력, 맥락을 제공해 드릴 수 있기를 바랍니다. 뉴스 북의 콘텐츠에 관한 질문이나 피드백이 있으면 이메일(eventcom@microsoft.com)로 보내주시기 바랍니다.
Microsoft Build 또는 Microsoft의 광범위한 전략 및 제품 제공에 대한 뉴스 발표에 대해 업계 분석가와 이야기하고 싶다면 wemsanalystrelations@we-worldwide.com 으로 문의하세요.
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1. AI 플러그인
1.1. AI 플러그인
1.1.1. Microsoft는 AI 플러그인 에코시스템을 성장시키고 있습니다.
Microsoft는 OpenAI가 ChatGPT에 도입한 것과 동일한 개방형 플러그인 표준을 채택하여 ChatGPT와 Microsoft의 광범위한 코파일럿 제품에서 상호 운용성을 지원할 것이라고 발표했습니다.
이제 개발자는 하나의 플랫폼을 사용하여 ChatGPT, Bing, Dynamics 365 코파일럿(미리 보기), Microsoft 365 코파일럿(미리 보기)을 포함한 소비자 및 비즈니스 환경에서 모두 작동하는 플러그인을 구축할 수 있습니다. 사용자가 자체 플러그인을 개발하여 Azure OpenAI 서비스에서 빌드된 AI 앱에 사용하려는 경우 기본적으로 동일한 플러그인 표준과 상호 운용할 수 있습니다. 즉, 개발자는 사람들이 가장 자연스러운 사용자 인터페이스인 인간 언어를 사용하여 앱과 상호 작용할 수 있는 환경을 구축할 수 있습니다.
이러한 공유 플러그인 플랫폼의 일환으로 Bing은 플러그인에 대한 지원을 추가하고 있습니다. 이전에 발표한 OpenTable 및 Wolfram Alpha용 플러그인 외에도 Expedia, Instacart, Kayak, Klarna, Redfin, Zillow 등이 Bing 에코시스템에 추가될 예정입니다.
공통 플러그인 플랫폼 외에도, Microsoft는 Bing이 ChatGPT에 기본 검색 환경으로 제공될 예정이라고 발표했습니다. 이제 ChatGPT에 세계적 수준의 검색 엔진이 내장되어 웹에서 액세스할 수 있는 최신 답변을 제공할 수 있게 됩니다. 이제 답변은 검색 및 웹 데이터를 기반으로 하며 인용을 포함하므로 사용자는 채팅 내에서 바로 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 새로운 환경은 오늘부터 ChatGPT 플러스 가입자에게 제공되며, 플러그인을 활성화하기만 하면 무료 사용자도 곧 사용할 수 있습니다.
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2. Azure
2.1. Azure AI
2.1.1. 생산성, 효율성 향상을 위한 Azure 솔루션의 AI 중심 업데이트
AI가 지속적으로 발전함에 따라 솔루션은 사용자의 요구를 충족하기 위해 빠르게 변화하고 있습니다. Microsoft Azure AI 서비스에는 고객의 생산성, 효율성 및 콘텐츠 안전을 향상하는 데 도움이 되는 몇 가지 새로운 기능이 있습니다. 이러한 업데이트에는 다음이 포함됩니다:
Azure OpenAI 서비스
현재 프리뷰 버전으로 제공되는 Azure OpenAI Service 업데이트에는 조직이 Azure OpenAI Service를 데이터와 더 잘 결합할 수 있도록 지원하는 Azure AI Studio, 전용/예약 용량을 제공하는 프로비저닝된 처리량 모델, 외부 데이터 원본 통합을 간소화하고 API 빌드 및 사용 프로세스를 간소화하는 플러그인 등의 향상된 기능이 포함됩니다.
Azure AI 콘텐츠 세이프티
새로운 Azure AI 서비스인 Azure AI Content Safety는 기업이 더 안전한 온라인 환경과 커뮤니티를 만들 수 있도록 지원합니다. 모델은 이미지와 텍스트의 모든 언어에서 증오, 폭력, 성적, 자해 콘텐츠를 감지하도록 설계되었습니다. 이 모델은 플래그가 지정된 콘텐츠에 심각도 점수를 부여하여 어떤 콘텐츠가 긴급한 주의가 필요한지 인간 중재자에게 알려줍니다. 책임감 있는 AI 시스템을 구축하기 위한 Microsoft의 노력의 일환으로 Azure AI 콘텐츠 안전은 Azure OpenAI 서비스 및 Azure 머신 러닝 프롬프트 흐름을 비롯한 Microsoft 제품 전반에 통합되고 있습니다. 이 모델은 콘텐츠 관리 표준을 충족하지 않는 프롬프트 및 생성에서 콘텐츠를 감지하고 제거하는 데 도움이 됩니다. 책임 있는 AI를 위해 Azure AI Content Safety를 다른 Azure AI 도구와 결합하여 기업은 공정성을 지원하고 피해를 완화하는 AI 시스템을 빌드, 배포 및 모니터링할 수 있습니다. Azure AI Content Safety는 현재 미리 보기 중이며, 모든 Azure AI Content Safety 사용량에 대한 청구는 2023년 6월 1일부터 시작되며, 가격은 이미지 1K당 1.50달러, 텍스트 레코드 1K당 0.75달러로 책정될 예정입니다. Azure AI Content Safety에 대해 자세히 알아보세요.
Azure 인지 검색
새로운 대규모 언어 모델(LLM) 앱을 위한 검색 시스템인 Azure Cognitive Search용 벡터 검색이 곧 미리 보기로 출시됩니다. 벡터 검색을 사용하면 개발자가 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 그래프를 포함한 조직 데이터를 사용하여 키워드 외에도 개념별로 쉽게 저장, 인덱싱 및 검색할 수 있습니다. 개발자는 자연어로 개인화된 응답을 생성하고, 제품 추천을 제공하고, 사기를 탐지하고, 데이터 패턴을 식별하는 등의 작업을 수행하는 앱을 빌드할 수 있습니다. Azure 인지 검색은 단일 통합 솔루션에서 순수 벡터 검색 및 하이브리드 검색은 물론 Bing에서 제공하는 정교한 순위 재지정 시스템을 제공합니다. 지금 벡터 검색 미리 보기에 등록하세요.
언어용 Azure 코그니티브 서비스
현재 미리 보기로 제공되는 Azure 언어용 코그니티브 서비스에는 이미 발표된 엔티티 인식, 텍스트 분류 및 대화형 언어 이해(CLU) 기능 외에 개발자가 요약 기능을 사용자 지정할 수 있는 기능이 포함되며, 모두 Azure OpenAI Service를 기반으로 합니다. 이러한 기능을 통해 개발자는 앱 전반에서 언어 기술을 대화형으로 사용자 지정할 수 있으므로 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하려는 조직의 가치 실현 시간을 단축할 수 있습니다. 또한 Power Virtual 에이전트에 CLU를 통합하면 지능형 챗봇과 가상 에이전트를 만드는 프로세스가 간소화되고 사전 구축된 모델을 기반으로 하는 사용자 지정 감성을 사용할 수 있습니다.
바로 사용할 수 있는 문서 및 대화 요약 기능도 곧 출시될 예정입니다. 이를 통해 고객은 Azure 서비스 수준 계약, 데이터 보안 등을 포함한 Azure의 엔터프라이즈급 준비성을 지원받으면서 프로덕션 환경에서 사용 사례를 배포할 수 있습니다.
언어 스튜디오의 문서 번역
이제 정식 버전으로 제공되는 언어 스튜디오의 문서 번역을 통해 개발자는 문서를 일괄적으로 번역할 수 있습니다. 또한 .Net, Python, Java 및 JS용 Power Automate Translator 커넥터 및 텍스트 번역기 SDK가 미리 보기로 제공되며 Azure OpenAI Service용 ACS 번역기 플러그인은 비공개 미리 보기로 제공됩니다.
Power Automate Translator 커넥터를 사용하면 개발자가 사용하기 쉬운 워크플로 자동화를 통해 여러 클라우드, 온-프레미스 또는 로컬 스토리지에 저장된 텍스트 및 문서를 번역할 수 있습니다. 이 플러그인을 사용하면 Azure OpenAI 서비스 사용자가 번역기에서 지원하는 125개 이상의 언어 중 하나로 소스 텍스트를 번역할 수 있습니다.
관련 자료
- What is Azure AI Content Safety?
- What’s new Azure AI Language
- Breakout: Enhance your solutions with new Azure AI products and features
- Demo: Bring next-gen translation & language capabilities into your AI apps
- Discussion: Boosting community and content safety with Azure AI, Q&A
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2.1.2. Azure 머신 러닝으로 책임감 있는 제너레이티브 AI 운영
Azure 머신 러닝은 모델 수명 주기의 모든 단계에서 평가를 가능하게 하여 머신 러닝 전문가가 책임 있는 생성 AI 솔루션을 운영하는 능력을 크게 향상시킵니다. Azure 머신 러닝에 대한 업데이트는 다음과 같습니다:
- 곧 미리 보기로 제공되는 프롬프트 흐름은 대규모 언어 모델을 프롬프트, 평가 및 조정하기 위한 간소화된 환경을 제공합니다. 사용자는 다양한 언어 모델 및 데이터 원본에 연결하는 프롬프트 워크플로를 빠르게 만들고 ‘근거 기반’ 등의 측정값을 사용하여 워크플로의 품질을 평가하여 사용 사례에 가장 적합한 프롬프트를 선택할 수 있습니다. 또한 프롬프트 흐름은 콘텐츠 검토를 위한 새로운 Azure AI 서비스인 Azure AI Content Safety를 통합하여 사용자가 작업 흐름에서 유해한 콘텐츠를 직접 검색하고 제거할 수 있도록 지원합니다. 프롬프트 흐름에 대해 자세히 알아보세요.
- 기초 모델 지원(미리 보기)은 Azure 머신 러닝 구성 요소 및 파이프라인을 사용하여 여러 오픈 소스 리포지토리에서 기초 모델을 미세 조정하고 배포할 수 있는 기본 기능을 제공합니다. 이 기능은 곧 Azure Machine Learning Studio를 통해 신속한 워크플로를 미세 조정하고 빌드할 수 있도록 Azure OpenAI Service의 모델을 지원할 예정입니다. 기초 모델 지원에 대해 자세히 알아보세요.
- 현재 미리 보기로 제공되는 텍스트 및 이미지 데이터에 대한 책임 있는 AI 대시보드 지원을 통해 사용자는 모델 빌드, 학습 및/또는 평가 단계에서 비정형 데이터로 빌드된 대규모 모델을 평가할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 모델을 배포하기 전에 모델 오류, 공정성 문제 및 모델 설명을 식별하여 더욱 성능이 우수하고 공정한 컴퓨터 비전 및 자연어 처리(NLP) 모델을 구축할 수 있습니다. 책임 있는 AI 대시보드 지원에 대해 자세히 알아보세요.
- 미리 보기에서 모델 모니터링을 통해 사용자는 프로덕션 환경에서 모델 성능을 추적하고, 적시에 알림을 받고, 지속적인 학습 및 모델 개선을 위한 문제를 분석할 수 있습니다. 모델 모니터링에 대해 자세히 알아보세요.
엔터프라이즈 고객을 위한 협업, 거버넌스 및 대규모의 신속한 개발을 지원하는 추가 업데이트에는 다음이 포함됩니다:
- 현재 프리뷰 버전으로 제공되는 관리형 기능 스토어는 기능 개발을 간소화하여 머신 러닝 수명 주기를 간소화하고, 사용자가 모델을 더 빠르게 실험 및 출시하고, 모델의 안정성을 높이고, 운영 비용을 절감할 수 있도록 도와줍니다. 관리되는 피처 스토어에 대해 자세히 알아보세요.
- 현재 프리뷰 버전으로 제공되는 Microsoft Purview 커넥터를 통해 기업은 Purview 카탈로그를 기계 학습 자산의 메타데이터를 위한 중앙 저장소로 사용하여 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 앱 개발자가 학습 데이터의 계보와 변환을 조사하고 근본 원인 분석을 수행할 수 있습니다. Microsoft 퍼뷰 커넥터에 대해 자세히 알아보세요.
- 현재 미리 보기로 제공되는 관리형 네트워크 격리는 가상 네트워크 관리, 개인 엔드포인트 연결, 인바운드/아웃바운드 설정과 같은 복잡한 작업을 간소화하여 사용자의 시간을 절약하고 머신 러닝 프로젝트에 더 안전한 환경을 제공합니다. 관리형 네트워크 격리에 대해 자세히 알아보세요.
- 현재 미리 보기로 제공되는 DataRobot 9.0에 대한 지원을 통해 사용자는 DataRobot에서 모델을 검증 및 문서화하고 Azure 머신 러닝의 규모와 유연성을 사용하여 배포할 수 있습니다. 또한 DataRobot 9.0은 Azure OpenAI Service와 통합되어 사용자가 모델 결과를 해석하는 데 도움이 되는 코드 생성 및 대화형 AI 환경을 지원합니다.
- 이제 정식 버전으로 제공되는 Azure 기계 학습 레지스트리는 사용자가 조직의 여러 작업 공간에서 모델, 파이프라인 및 환경과 같은 기계 학습 아티팩트를 홍보, 공유 및 검색하여 팀 간 운영 및 공동 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다. Azure 머신 러닝 레지스트리에 대해 자세히 알아보세요.
- 현재 정식 버전으로 제공되는 PyTorch용 Azure Container는 사용자에게 효율적인 대규모 모델 학습 및 추론을 위해 설계된 최신 PyTorch 2.0 기능 및 DeepSpeed 및 ONNX 런타임과 같은 최적화 소프트웨어가 포함된 선별된 환경을 제공합니다. PyTorch용 Azure 컨테이너에 대해 자세히 알아보세요.
관련 자료
- Contact the Microsoft Media and Analyst Events Team for more information
- Keynote: Next generation AI for developers with the Microsoft Cloud
- Keynote: The era of the AI copilot
- Breakout: Build and maintain your company copilot with Azure ML and GPT-4
- Breakout: Practical deep dive into machine learning techniques and MLOps
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2.2. Azure 데이터
2.2.1. AI 시대를 위해 구축된 새로운 Microsoft Fabric을 소개합니다.
현재 미리 보기 버전으로 제공되는 Microsoft Fabric은 엔터프라이즈급 데이터 기반에서 모든 분석 워크로드 및 사용자에게 통합되고 간소화된 환경을 제공합니다. 이 제품은 Power BI, Data Factory, 차세대 Synapse를 통합된 서비스형 소프트웨어(SaaS) 제품으로 제공하여 고객에게 AI 시대에 맞는 가격 효율적이고 관리하기 쉬운 최신 분석 솔루션을 제공합니다. Fabric은 데이터 통합, 데이터 엔지니어링, 데이터 웨어하우징, 데이터 과학, 실시간 분석, 통합 가시성, 비즈니스 인텔리전스 등 모든 워크로드와 데이터 전문가를 위한 경험을 한곳에서 제공하여 이전과는 비교할 수 없을 정도로 생산성을 높여줍니다.
조직이 데이터로 가치 창출을 가속화할 수 있도록 Microsoft는 곧 미리 볼 수 있는 Microsoft Fabric에 Copilot을 통합하여 자연어와 채팅 환경을 사용하여 코드와 쿼리를 생성하고, 코드가 적거나 없는 환경을 사용하여 AI 플러그인을 만들고, 사용자 지정 Q&A를 사용하고, 플러그인 내에서 의미론과 구성 요소를 조정하고, Microsoft Teams, Power BI 및 웹에 배포할 수 있도록 지원할 예정입니다. AI 기반 인사이트를 통해 고객은 올바른 데이터 스토리를 전달하는 데 집중하고 힘든 작업은 Copilot에 맡길 수 있습니다.
조직 데이터는 단일 데이터 원본을 제공하고 데이터를 추출, 이동 또는 복제할 필요성을 줄여 불량 데이터의 확산을 방지하는 데 도움이 되는 Microsoft의 통합 기반인 OneLake에서 호스팅됩니다. 또한 Fabric은 지속적인 데이터 거버넌스와 성장에 따라 확장되는 단일 용량 가격 모델을 지원하며, 독점적인 종속성 없이 모든 계층에서 개방되어 있습니다. Microsoft 365, Teams 및 AI Copilot 환경과의 긴밀한 통합을 통해 모든 사람이 데이터 가치 창출을 가속화하고 확장할 수 있습니다. 데이터 전문가부터 비기술적인 비즈니스 사용자까지, Fabric은 모든 사람이 데이터에서 더 많은 가치를 창출할 수 있도록 지원하는 역할별 맞춤형 환경을 제공합니다.
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2.2.2. 미리 보기에서 속도와 생산성을 향상시키는 Power BI 업데이트
Power BI에는 조직이 업계 최고의 BI 플랫폼으로 데이터를 즉시 인사이트로 전환할 수 있도록 지원하는 몇 가지 새로운 업데이트가 포함되어 있습니다:
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미리 보기 버전인 Power BI의 Copilot은 대규모 언어 모델의 강력한 기능을 조직의 데이터에 주입하여 인사이트를 더 빠르게 발견하고 공유할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 대화형 언어로 몇 초 만에 보고서를 만들고 맞춤 설정하고, DAX 계산을 생성 및 편집하고, 내러티브 요약을 작성하고, 데이터에 대해 질문할 수 있습니다. 내러티브의 어조, 범위 및 스타일을 쉽게 조정하고 보고서 내에 원활하게 추가할 수 있는 기능을 통해 Power BI는 이해하기 쉬운 텍스트 요약을 통해 데이터 인사이트를 더욱 효과적으로 전달할 수 있습니다.
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미리 보기 버전인 Power BI Direct Lake는 조직이 데이터를 복제할 필요 없이 레이크에 있는 데이터를 바로 확인하여 대규모 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 Power BI 데이터 집합 내의 새로운 저장소 모드입니다.
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미리 보기로 제공되는 Power BI Desktop 개발자 모드는 Power BI 데이터 집합 및 보고서에 대한 Git 통합을 통해 개발자 중심의 워크플로우를 지원합니다.
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2.2.3. 개발자 생산성 향상, 비용 최적화를 위한 Azure Cosmos DB 업데이트
NoSQL 및 관계형 워크로드를 위한 Microsoft의 서버리스 분산 데이터베이스인 Azure Cosmos DB는 ChatGPT를 비롯한 생성형 AI 워크로드 및 최신 앱 개발을 위한 선도적인 클라우드 데이터베이스입니다. Azure Cosmos DB는 비용, 성능 및 개발자 생산성을 최적화하기 위해 다양한 새로운 개선 사항을 도입합니다. 이러한 개선 사항은 앱 개발자의 사용자 환경을 개선하기 위한 Microsoft의 노력을 보여주며 다음과 같습니다:
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버스트 용량: 개발자는 고객이 데이터베이스 또는 컨테이너의 유휴 처리량 용량을 활용하여 트래픽 급증을 처리할 수 있는 버스트 용량으로 더 나은 성능과 생산성을 달성할 수 있습니다. 버스트 용량이 활성화된 표준 프로비저닝 처리량을 사용하는 데이터베이스는 요청이 처리량 제한을 초과하는 짧은 버스트 동안에도 성능을 유지할 수 있습니다. 따라서 프로비저닝이 부족할 경우 고객에게 완충 장치를 제공하고 속도 제한 요청을 더 적게 경험할 수 있습니다. 이 업데이트는 일반적으로 사용할 수 있습니다.
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계층적 파티션 키: 하나의 파티션 키 대신 최대 3개의 파티션 키를 사용할 수 있는 계층적 파티션 키를 통해 보다 효율적인 파티셔닝 전략과 향상된 성능을 구현할 수 있습니다. 이렇게 하면 개발자가 단일 파티션 키를 선택해야 할 때 종종 직면하는 성능 저하 문제를 해결하고 보다 최적화된 데이터 배포와 대규모 확장이 가능합니다. 이 기능은 일반적으로 사용할 수 있습니다.
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NoSQL용 Azure Cosmos DB용 구체화된 뷰: 이제 미리 보기에서 제공되는 구체화된 뷰를 사용하면 기존 컨테이너로 제공하기에는 너무 많은 비용이 드는 쿼리를 제공하는 데 사용되는 컨테이너에서 데이터의 보조 뷰를 만들고 유지 관리할 수 있습니다. 구체화된 뷰는 두 컨테이너 간에 데이터를 쉽게 만들고 유지 관리할 수 있습니다.
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Azure Cosmos DB “모든 버전 및 삭제” 피드 모드 변경: 개발자는 계정의 지속적인 백업 보존 기간 내에 발생하는 항목의 변경 사항을 전체적으로 볼 수 있으므로 시간을 절약하고 앱 복잡성을 줄일 수 있습니다. 이 기능은 프리뷰 버전입니다.
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.NET 및 Java SDK 원격 분석 + 앱 인사이트: 현재 미리 보기로 제공되는 이 업데이트를 통해 앱 모니터링이 더 쉬워집니다. Azure Cosmos DB .NET 및 Java SDK는 분산 추적을 지원하여 개발자가 앱을 쉽게 모니터링하고 문제를 해결하여 성능과 개발자 생산성을 개선할 수 있도록 돕습니다.
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2.2.4. Azure SQL 데이터베이스를 사용하면 여러 앱을 빌드하고 빠르게 확장할 수 있습니다.
Azure SQL 데이터베이스 하이퍼스케일 탄력적 풀은 하이퍼스케일 데이터베이스를 위한 공유 리소스 모델을 도입하며, 현재 미리 보기 중입니다. 이 업데이트는 개발자가 클라우드에서 새 앱을 빌드 및 관리하고, 다양하고 예측할 수 없는 사용량 요구가 있는 여러 데이터베이스를 확장하는 데 도움이 됩니다.
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각 하이퍼스케일 탄력적 풀에는 최대 25개의 데이터베이스를 저장할 수 있으며, 총 저장 용량은 최대 100TB입니다.
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할당된 스토리지의 양과 관계없이 예측 가능한 시간 내에 탄력적 풀에 할당된 컴퓨팅 리소스를 확장 또는 축소할 수 있습니다.
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하나 이상의 읽기 규모 복제본을 추가하여 탄력적 풀에 할당된 컴퓨팅 리소스를 빠르게 확장할 수 있습니다.
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2.3. Azure 인프라
2.3.1. Azure 컨테이너 스토리지의 새로운 기능 미리 보기
컨테이너를 위해 기본적으로 빌드된 고유한 볼륨 관리 서비스인 Microsoft Azure Container Storage에서 컨테이너 워크로드 성능, 안정성 및 백업 환경을 향상시키는 새로운 기능을 미리 볼 수 있습니다. 업데이트 내용은 다음과 같습니다:
- 볼륨 스냅샷을 통해 개발자는 퍼시스턴트 볼륨의 특정 시점 상태를 캡처하여 변경 사항을 적용하기 전에 데이터를 백업할 수 있습니다.
- 퍼시스턴트 볼륨의 확장성 목표가 증가하여 개발자가 스토리지 공간을 쉽게 확장할 수 있으므로 기본 인프라 제한에 대해 걱정하지 않고 데이터 서비스 구축에 집중할 수 있습니다.
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2.3.2. Prometheus 업데이트를 위한 Microsoft Azure Monitor 관리형 서비스
클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단의 오픈 소스 프로젝트인 Prometheus는 컨테이너화된 워크로드를 모니터링하기 위한 일반적인 표준입니다. 자체 관리형 Prometheus를 실행하면 소규모 배포에서는 성능이 좋지만 엔터프라이즈 워크로드에 맞게 확장하기가 어려운 경우가 많습니다.
이제 정식 버전으로 제공되는 Azure Monitor의 Prometheus용 완전 관리형 서비스는 확장, 고가용성 및 장기 데이터 보존과 같은 복잡한 작업을 자동화하면서 오픈 소스 에코시스템에서 고객이 좋아하는 기능을 제공합니다. 고객은 Azure Monitor 내에서 독립형으로 사용하거나 Azure Monitor 컨테이너 인사이트 및 Azure Managed Grafana와 함께 사용할 수 있습니다.
미리 보기로 제공되는 Azure Arc 지원 Kubernetes의 관리형 Prometheus를 통해 사용자는 Azure Arc 지원 Kubernetes 클러스터에서 관리형 Prometheus가 제공하는 모든 이점에 액세스할 수 있습니다.
관련 자료
- Introducing Azure Monitor managed service for Prometheus
- Product Roundtable: Deep dive into monitoring your cloud-native environment with Azure Monitor
- Breakout: Deliver apps from code to cloud with Azure Kubernetes Service
- Discussion: New Azure Monitor capabilities monitoring cloud-native environments, Q&A
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2.3.3. 사용자가 클라우드 비용을 파악할 수 있는 Microsoft 비용 관리의 새로운 기능, 곧 미리 보기로 제공 예정
Microsoft 비용 관리에서는 차세대 AI 기능을 활용하여 Microsoft 클라우드 고객이 클라우드 비용과 청구서를 쉽게 이해하고, 분석하고, 관리할 수 있는 새로운 환경을 출시합니다. 고객은 “인보이스 요약”, “비용 분석”, “청구서가 올라간 이유는 무엇인가요?”, “비용을 줄이려면 어떻게 해야 하나요?” 등의 요청 메시지를 통해 빠른 분석, 인사이트 및 권장 사항과 함께 다른 서비스와의 통합을 통해 더욱 최적화하고 성장하기 위한 지침을 얻을 수 있습니다. Microsoft 비용 관리는 곧 Azure 포털에서 미리 볼 수 있습니다.
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Understand and optimize your cloud costs with AI-powered functionality in Cost Management
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2.4. Azure 기밀 컴퓨팅
2.4.1. 인텔 트러스트 도메인 확장에 기반한 새로운 기밀 가상 머신 미리 보기
TDX 기술이 적용된 인텔 4세대 제온™ 프로세서를 기반으로 하는 DCesv5 및 ECesv5 시리즈 기밀 가상 머신(VM)이 현재 미리 보기로 제공됩니다. 이러한 VM을 통해 Azure 고객은 성능에 미치는 영향을 최소화하고 코드 변경 없이 가장 민감한 워크로드를 Azure로 마이그레이션할 수 있습니다.
이러한 기밀 VM은 하드웨어 기반 TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경)를 제공하도록 설계되어 게스트 보호 기능을 강화하여 하이퍼바이저 및 기타 호스트 관리 코드가 VM 메모리 및 상태에 액세스하지 못하도록 하여 클라우드 운영자의 액세스를 방지합니다. 은행, 의료, 공공 부문과 같은 규제 대상 산업의 고객은 온프레미스 환경에서 이러한 기밀 가상 머신으로 레거시 워크로드를 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다.
이러한 가상 머신에는 플랫폼이 가상 머신 호스트 환경이 인텔 하드웨어 신뢰 루트에 연결되어 있고 맞춤형 보안 키 릴리스 정책이 충족되는지 확인하는 데 사용할 수 있는 게스트 인증이 포함되어 있어 가상 머신이 부팅되도록 보장합니다. 또한 고객은 이러한 기밀 가상 머신 내부에서 증명 요청을 시작하여 가상 머신이 TDX가 활성화된 인텔 기반 노드에서 실행되고 있음을 입증할 수 있습니다.
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2.4.2. Azure AMD 기반 기밀 가상 머신에 대한 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 지원
이제 Azure 고객은 AMD 기반 기밀 가상 머신(VM)의 게스트 운영 체제(OS)로 Red Hat Enterprise Linux(RHEL) 9.2 Tech Preview 이미지를 지정할 수 있습니다. 이를 통해 RHEL 게스트 OS에서 처리하는 모든 민감한 데이터가 메모리에서 사용 중 보호되도록 보장할 수 있습니다. Azure AMD 기반 기밀 VM은 호스트 운영자 액세스 및 기타 Azure 테넌트로부터 게스트 OS를 보호하는 데 도움이 되는 강력한 하드웨어 강화 경계를 제공할 수 있습니다. 이러한 VM은 기본 칩셋에서 생성된 암호화 키를 사용하여 권한이 없는 사용자로부터 메모리에서 사용 중인 데이터를 보호하고 Azure 운영자가 액세스할 수 없도록 설계되었습니다. 이 업데이트는 이제 일반적으로 사용할 수 있습니다.
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2.4.3. 이제 Azure 컨테이너 인스턴스에서 기밀 컨테이너를 일반적으로 사용할 수 있습니다.
이제 정식 버전으로 제공되는 Azure 컨테이너 인스턴스(ACI)의 기밀 컨테이너는 업계 최초의 서버리스 기밀 컴퓨팅 플랫폼입니다. 이를 통해 기밀 컴퓨팅 기능을 갖춘 AMD EPYC™ 프로세서와 함께 Azure에서 기본적으로 컨테이너를 빠르고 쉽게 배포하고 메모리에서 사용 중인 데이터 및 코드를 보호할 수 있습니다.
컨테이너는 특수 프로그래밍 모델을 채택할 필요 없이 인프라 관리 오버헤드 없이 하드웨어 기반 및 인증된 TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경)에서 실행되도록 그룹화할 수 있습니다. 이 서비스에는 TCB(신뢰할 수 있는 컴퓨팅 기반) 내에서 실행되는 모든 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소의 암호화 측정을 반영하는 전체 게스트 증명, TEE에서 시행될 정책을 생성하는 도구, 각 컨테이너 그룹을 위한 오픈 소스 사이드카 컨테이너가 포함되어 있어 안전한 키 릴리스 및 암호화된 파일 시스템을 지원합니다.
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2.4.4. Azure 서비스를 위한 새로운 AMD 기반 기밀 가상 머신 옵션 미리보기
현재 프리뷰 버전으로 제공되는 Azure의 새로운 AMD 기반 기밀 가상 머신(VM) 옵션은 다음과 같습니다:
Azure 데이터 탐색기용 기밀 VM 옵션: 민감한 활동 데이터를 분석해야 하는 고객은 AMD 기반 기밀 가상 머신에서 Azure 데이터 익스플로러(ADX)를 실행하여 분석할 수 있습니다. 이는 실시간, 저지연 데이터 스트림에서 탁월한 대화형 분석 성능 및 파워를 제공합니다. Azure 기밀 VM에서 고객의 ADX 클러스터를 실행하면 ADX 고객은 자신의 민감한 데이터, 금융 거래 데이터, 건강 관련 활동, 중요한 비즈니스 이벤트 및 기타 민감한 타임스탬프 데이터를 Azure에서 자신 있게 분석할 수 있습니다.
Azure 데이터브릭용 기밀 VM 옵션: 개인 정보 또는 기타 민감한 데이터의 프라이버시를 더 잘 보호하는 동시에 Azure 데이터브릭에서 해당 데이터를 분석하고자 하는 고객은 Azure 데이터브릭 클러스터를 생성할 때 AMD 기반 기밀 VM을 지정함으로써 그렇게 할 수 있습니다. Azure 기밀 VM에서 고객의 Azure 데이터브릭스 클러스터를 실행하면 Azure 데이터브릭스 고객은 Azure에서 자신의 민감한 데이터를 자신 있게 분석할 수 있습니다.
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- Confidential VM option for Azure Data Explorer- Public Preview release
- Azure Databricks Deployment on AMD Based Azure Confidential VMs
- Discussion: Enabling Successful Confidential Computing with AMD + Azure
- Breakout: AMD + Azure: Outstanding performance and the latest security features
- Pre-recorded: Using AMD based confidential VMs for your Azure Data Explorer clusters
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2.4.5. Azure Kubernetes Service의 기밀 컨테이너 미리 보기 제공
팀이 AKS를 사용하여 제로 트러스트 운영자 배포를 달성하기 위해 Kata Confidential Containers 오픈 소스 프로젝트에 따라 수정되지 않은 표준 컨테이너를 실행할 수 있는 퍼스트 파티 제품인 Azure Kubernetes Service(AKS)의 기밀 컨테이너가 현재 프리뷰 버전으로 제공됩니다.
이러한 컨테이너는 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)에서 모니터링, 로깅 등을 위해 AKS에서 실행되는 앱에서 사용하는 일반적인 서비스와 통합할 수 있으며, 각 포드에 자체 메모리 암호화 키가 할당되어 하드웨어 기반 기밀성 및 무결성 보호를 제공하여 이러한 워크로드에 대한 엔터프라이즈급 준비에 중점을 두고 있는 Microsoft의 노력을 강조합니다.
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2.5. 개발자 도구 및 DevOps
2.5.1. 이제 Azure 배포 환경 일반 사용 가능
이제 정식 버전으로 제공되는 Azure 배포 환경을 통해 개발자는 이 서비스를 사용하여 코드형 인프라 템플릿을 사용하여 필요에 따라 필요한 환경을 자체 배포할 수 있습니다. 이번 업데이트에는 개발자가 환경을 만들고 관리할 수 있는 명확하고 쉬운 인터페이스를 제공하는 전문 포털이 포함되어 있습니다. 개발자는 이 포털을 사용하여 Microsoft Dev Box에서 개발 상자를 보고, 관리하고, 스핀업할 수 있습니다.
또한 개발 팀은 코드형 인프라 템플릿을 Terraform 또는 Azure 리소스 관리 파일로 빌드할지 선택할 수 있습니다. Terraform 지원은 미리 보기로 시작되며 고객은 Microsoft Build에서 미리 액세스를 신청할 수 있습니다.
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2.5.2. 개발자 환경과 생산성을 향상시키는 몇 가지 새로운 기능을 도입한 Microsoft 개발자 상자
7월에 정식 출시될 Microsoft Dev Box에는 개발자 환경을 개선하고 생산성을 높이기 위한 몇 가지 새로운 기능이 도입되며, 여기에는 다음이 포함됩니다:
- 개발 팀에 바로 사용할 수 있는 이미지를 제공하고 특정 개발 팀의 요구 사항에 맞게 추가로 사용자 지정할 수 있는 새로운 스타터 개발자 이미지가 Azure 마켓플레이스에 추가됩니다. 이러한 이미지는 일반적으로 사용할 수 있습니다.
- 개발자는 이제 전용 개발자 포털에서 모든 프로젝트의 개발자 상자를 보고, 관리하고, 스핀업할 수 있습니다. 또한 개발자는 이 포털을 사용하여 Azure 배포 환경에서 환경을 관리할 수 있습니다. 이 기능은 일반적으로 사용할 수 있습니다.
- 개발팀은 관리자의 지원 없이도 IT 부서의 기본 이미지를 조정하기 위해 git 소스 제어에서 코드형 구성 파일을 사용하여 개발 상자를 추가로 사용자 지정할 수 있습니다. 이 기능은 프리뷰 버전입니다.
또한 Visual Studio는 사용자의 Dev Box 설정을 가속화하고 성능을 향상하는 기능 및 통합을 도입하고 있습니다. 이제 개발 팀은 Dev Box 이미지에 Visual Studio 캐시 포함, Dev Box 및 Visual Studio 간 싱글 사인온, 원격 데스크톱 프로토콜(RDP) 연결 성능 향상 및 JSON 파일 설정 스토리지 지원 등의 이점을 누릴 수 있습니다. 이러한 기능 중 상당수는 현재 사용할 수 있으며 일부는 미리 보기 중입니다.
또한 개발자는 개발자 홈, 개발자 드라이브 및 Winget 구성 등 Windows의 새로운 개발자 중심 기능을 활용하여 개발자 상자에서 개발자 환경을 개선할 수 있습니다. 이러한 기능은 현재 미리 보기 중입니다.
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